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隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，AI系統(tǒng)正變得越來(lái)越復(fù)雜和強(qiáng)大，它如何塑造我們的未來(lái)呢？讓我們一起探索這個(gè)充滿(mǎn)潛力的領(lǐng)域。

想象一下，如果人工智能（AI）是一棟摩天大樓，那么AI系統(tǒng)就是支撐這座大樓的堅(jiān)實(shí)地基。它不僅連接著底層的硬件設(shè)施，還支撐著上層的應(yīng)用程序，是AI時(shí)代的中流砥柱。

一、基本概念

從類(lèi)比的角度理解 AI 系統(tǒng)：AI 時(shí)代連接硬件和上層應(yīng)用的中間層軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施。

因此在部分語(yǔ)境中，又有人稱(chēng)為 AI Infra 人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，但是因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施更偏向于底層硬件、集群等內(nèi)容，而 AI 系統(tǒng)是多的是強(qiáng)調(diào)讓 AI 執(zhí)行起來(lái)的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，因此更愿意稱(chēng)包括軟硬件的內(nèi)容為 AI 系統(tǒng)。

傳統(tǒng)本地部署時(shí)代，三大基礎(chǔ)軟件（數(shù)據(jù)庫(kù)、操作系統(tǒng)、中間件）實(shí)現(xiàn)控制硬件交互、存儲(chǔ)管理數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)通信調(diào)度等共性功能，抽象并隔絕底層硬件系統(tǒng)的復(fù)雜性，讓上層應(yīng)用開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂跇I(yè)務(wù)邏輯和應(yīng)用功能本身的創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)。

云時(shí)代同理，形成了 IaaS、PaaS、SaaS 三層架構(gòu)，其中 PaaS 層提供應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境和基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析管理服務(wù)。類(lèi)比來(lái)看，我們認(rèn)為，進(jìn)入 AI 時(shí)代也有承擔(dān)類(lèi)似功能的、連接算力和應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施中間層即 AI 系統(tǒng)，提供基礎(chǔ)模型服務(wù)、賦能模型微調(diào)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

二、詳細(xì)定義

開(kāi)發(fā)者一般通過(guò)編程語(yǔ)言 Python 和 AI 開(kāi)發(fā)框架（例如 PyTorch、MindSpore 等）API 編碼和描述以上 AI 模型，聲明訓(xùn)練作業(yè)和部署模型流程。由最開(kāi)始 AlexNet 是作者直接通過(guò) CUDA 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型，到目前有通過(guò) Python 語(yǔ)言靈活和輕松調(diào)用的框架，到大家習(xí)慣使用 HuggingFace 進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型訓(xùn)練，背后是系統(tǒng)工程師貼合實(shí)際需求不斷研發(fā)新的工具，并推動(dòng)深度學(xué)習(xí)生產(chǎn)力提升的結(jié)果。

但是這些 AI 編程語(yǔ)言和 AI 開(kāi)發(fā)框架應(yīng)對(duì)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多樣執(zhí)行方式，以及細(xì)分的應(yīng)用場(chǎng)景顯得越來(lái)越低效，不夠靈活，需要用戶(hù)自定義一些特殊優(yōu)化，沒(méi)有好的工具和系統(tǒng)的支撐，這些問(wèn)題一定程度上會(huì)拖慢和阻礙算法工程師研發(fā)效率，影響算法本身的發(fā)展。因此，目前開(kāi)源社區(qū)中也不斷涌現(xiàn)針對(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域而設(shè)計(jì)的框架和工具，例如 Hugging Face 提供語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型 ModelZoo 和社區(qū)，F(xiàn)airSeq 自然語(yǔ)言處理中的序列到序列模型開(kāi)發(fā)套件和MMDetection 物體檢測(cè)套件，針對(duì)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的 NNI 加速庫(kù)等，進(jìn)而針對(duì)特定領(lǐng)域模型應(yīng)用負(fù)載進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化，并提供更簡(jiǎn)化的接口和應(yīng)用體驗(yàn)。

由于不同領(lǐng)域的輸入數(shù)據(jù)格式不同，預(yù)測(cè)輸出結(jié)果不同，數(shù)據(jù)獲取方式不同，造成模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方式產(chǎn)生非常多樣的需求，各家公司和組織不斷研發(fā)新的針對(duì)特定領(lǐng)域的 AI 開(kāi)發(fā)框架或上層應(yīng)用接口封裝，以支持特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)科學(xué)家快速驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)新的 AI 想法，工程化部署和批量訓(xùn)練成熟的模型。如 Meta 推出的 Caffe 與 Torch 演化到 PyTorch，谷歌 TensorFlow 及新推出的 JAX，基于 PyTorch 構(gòu)建的 HuggingFace 等。AI 開(kāi)發(fā)工具與 AI 開(kāi)發(fā)框架本身也是隨著用戶(hù)的模型構(gòu)建與程序編寫(xiě)與部署需求不斷演進(jìn)。

這其中快速獲取用戶(hù)的原因，有一些是其提供了針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景非常簡(jiǎn)化的模型操作，并提供模型中心快速微調(diào)相應(yīng)的模型，有一些是因?yàn)槠淠苤С执笠?guī)模模型訓(xùn)練或者有特定領(lǐng)域模型結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)優(yōu)化。

AI 系統(tǒng)自身設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)較高（如更大的規(guī)模、更大的超參數(shù)搜索空間、更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)），人工智能的代表性開(kāi)發(fā)框架 PyTorch 是 Meta 開(kāi)發(fā)，后續(xù)貢獻(xiàn)給 Linux 開(kāi)源基金會(huì)；TensorFlow 是谷歌（谷歌）從 2016 年開(kāi)源；華為（HUAWEI）為了避免美國(guó)全面封鎖 AI 領(lǐng)域推出自研的 AI 框架 MindSpore。

硬件廠(chǎng)商圍繞其設(shè)計(jì)了大量的專(zhuān)有 AI 芯片（如 GPU、TPU、NPU 等）來(lái)加速 AI 算法的訓(xùn)練微調(diào)和部署推理，微軟（Microsoft）、亞馬遜（Amazon）、特斯拉（Tesla）等公司早已部署數(shù)以萬(wàn)計(jì)的 GPU 用于 AI 模型的訓(xùn)練，OpenAI 等公司不斷挑戰(zhàn)更大規(guī)模的分布式模型訓(xùn)練。

英偉達(dá)（NVIDIA）、華為（HUAWEI）、英特爾（Intel）、谷歌（谷歌）等公司不斷根據(jù) AI 模型特點(diǎn)設(shè)計(jì)新的 AI 加速器芯片和對(duì)應(yīng)的 AI 加速模塊，如張量核 Tensor Core、脈動(dòng)陣列等提供更大算力 AI 加速器。

上述從頂層的 AI 算法應(yīng)用、開(kāi)發(fā)框架到底層應(yīng)用所介紹的 AI 全棧相關(guān)內(nèi)容中則是指 AI 系統(tǒng)（AI System），是圍繞深度學(xué)習(xí)而衍生和設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，因此也叫做深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)（Deep Learning System）。

但是 AI 系統(tǒng)很多也可以應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法或使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、集群管理系統(tǒng)等。同時(shí)這些系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法具有一定的通用性，有些繼承自機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)或者可以借鑒用于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。即使作為系統(tǒng)工程師，也需要密切關(guān)注算法和應(yīng)用的演進(jìn)，才能緊跟潮流設(shè)計(jì)出貼合應(yīng)用實(shí)際的工具與系統(tǒng)。

AI系統(tǒng)的發(fā)展是AI領(lǐng)域進(jìn)步的基石。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以預(yù)見(jiàn)，AI系統(tǒng)將變得更加智能和高效，為未來(lái)的創(chuàng)新和突破提供強(qiáng)大的支持。這不僅是技術(shù)的勝利，更是人類(lèi)智慧的體現(xiàn)。讓我們拭目以待，AI系統(tǒng)將如何繼續(xù)塑造我們的世界？